diff --git a/README.md b/README.md
index a159daf..8b2d53d 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -20,54 +20,29 @@ Experience the CogVideoX-5B model online at <a href="https://huggingface.co/spac
 📍 Visit <a href="https://chatglm.cn/video?lang=en?fr=osm_cogvideo">QingYing</a> and <a href="https://open.bigmodel.cn/?utm_campaign=open&_channel_track_key=OWTVNma9">API Platform</a> to experience larger-scale commercial video generation models.
 </p>
 
-## Update and News
+## Project Updates
 
 - 🔥🔥 **News**: ```2024/9/19```: We have open-sourced the CogVideoX series image-to-video model **CogVideoX-5B-I2V**.
-  This model allows inputting an image as a background combined with prompts to generate videos, providing greater
-  controllability. With this release, the CogVideoX series now supports three tasks: text-to-video, video extension, and
-  image-to-video generation. Feel free to try it out [online](https://huggingface.co/spaces/THUDM/CogVideoX-5B-Space).
-- 🔥🔥 **News**: ```2024/9/19```: The caption model used in the CogVideoX training process to convert video data into text
-  descriptions, [CogVLM2-Caption](https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-llama3-caption), is now open-source. Feel
-  free to download and use it.
-- 🔥 **News**: ```2024/9/16```: We have added an automated video generation tool! You can now use local open-source
-  models + FLUX + CogVideoX to automatically generate high-quality videos. Feel free
-  to [try it out](tools/llm_flux_cogvideox/llm_flux_cogvideox.py).
-- 🔥 **News**: ```2024/9/15```: CogVideoX LoRA fine-tuning weights have been exported and tested successfully with
-  the `diffusers` library. Please check the [tutorial](sat/README.md).
-- 🔥 **News**: ```2024/8/29```: By adding `pipe.enable_sequential_cpu_offload()` and `pipe.vae.enable_slicing()` to the
-  inference code of CogVideoX-5B, VRAM usage can be reduced to `5GB`. Please check the
-  updated [cli_demo](inference/cli_demo.py).
-- 🔥 **News**: ```2024/8/27```: The **CogVideoX-2B** model's open-source license has been changed to the **Apache 2.0
-  License**.
-- 🔥 **News**: ```2024/8/27```: We have open-sourced a larger model in the CogVideoX series, **CogVideoX-5B**.
-  We have significantly optimized the model's inference performance, greatly lowering the inference threshold. You can
-  run **CogVideoX-2B** on older GPUs like the `GTX 1080TI`, and run the **CogVideoX-5B** model on mid-range GPUs like
-  the `RTX 3060`. Please ensure you update and install the dependencies according to
-  the [requirements](requirements.txt), and refer to the [cli_demo](inference/cli_demo.py) for inference code.
-- 🔥 **News**: ```2024/8/20```: [VEnhancer](https://github.com/Vchitect/VEnhancer) now supports enhancing videos
-  generated by
-  CogVideoX, achieving higher resolution and higher quality video rendering. We welcome you to try it out by following
-  the [tutorial](tools/venhancer/README.md).
-- 🔥 **News**: ```2024/8/15```: The `SwissArmyTransformer` dependency in CogVideoX has been upgraded to `0.4.12`.
-  Fine-tuning
-  no longer requires installing `SwissArmyTransformer` from source. Additionally, the `Tied VAE` technique has been
-  applied in the implementation within the `diffusers` library. Please install `diffusers` and `accelerate` libraries
-  from source. Inference for CogVideoX now requires only 12GB of VRAM. The inference code needs to be modified. Please
-  check [cli_demo](inference/cli_demo.py).
-- 🔥 **News**: ```2024/8/12```: The CogVideoX paper has been uploaded to arxiv. Feel free to check out
-  the [paper](https://arxiv.org/abs/2408.06072).
-- 🔥 **News**: ```2024/8/7```: CogVideoX has been integrated into `diffusers` version 0.30.0. Inference can now be
-  performed
-  on a single 3090 GPU. For more details, please refer to the [code](inference/cli_demo.py).
-- 🔥 **News**: ```2024/8/6```: We have also open-sourced **3D Causal VAE** used in **CogVideoX-2B**, which can
-  reconstruct the video almost losslessly.
-- 🔥 **News**: ```2024/8/6```: We have open-sourced **CogVideoX-2B**，the first model in the CogVideoX series of video
-  generation models.
-- 🌱 **Source**: ```2022/5/19```: We have open-sourced **CogVideo** (now you can see in `CogVideo` branch)，the **first**
-  open-sourced pretrained text-to-video model, and you can
-  check [ICLR'23 CogVideo Paper](https://arxiv.org/abs/2205.15868) for technical details.
-
-**More powerful models with larger parameter sizes are on the way~ Stay tuned!**
+  This model can take an image as a background input and generate a video combined with prompt words, offering greater
+  controllability. With this, the CogVideoX series models now support three tasks: text-to-video generation, video
+  continuation, and image-to-video generation. Welcome to try it online
+  at [Experience](https://huggingface.co/spaces/THUDM/CogVideoX-5B-Space).
+- 🔥🔥 **News**: ```2024/9/19```: The Caption
+  model [CogVLM2-Caption](https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-llama3-caption), used in the training process of
+  CogVideoX to convert video data into text descriptions, has been open-sourced. Welcome to download and use it.
+- 🔥 ```2024/8/27```: We have open-sourced a larger model in the CogVideoX series, **CogVideoX-5B**. We have
+  significantly optimized the model's inference performance, greatly lowering the inference threshold. You can run *
+  *CogVideoX-2B** on older GPUs like `GTX 1080TI`, and **CogVideoX-5B** on desktop GPUs like `RTX 3060`. Please strictly
+  follow the [requirements](requirements.txt) to update and install dependencies, and refer
+  to [cli_demo](inference/cli_demo.py) for inference code. Additionally, the open-source license for the **CogVideoX-2B
+  ** model has been changed to the **Apache 2.0 License**.
+- 🔥 ```2024/8/6```: We have open-sourced **3D Causal VAE**, used for **CogVideoX-2B**, which can reconstruct videos with
+  almost no loss.
+- 🔥 ```2024/8/6```: We have open-sourced the first model of the CogVideoX series video generation models, **CogVideoX-2B
+  **.
+- 🌱 **Source**: ```2022/5/19```: We have open-sourced the CogVideo video generation model (now you can see it in
+  the `CogVideo` branch). This is the first open-source large Transformer-based text-to-video generation model. You can
+  access the [ICLR'23 paper](https://arxiv.org/abs/2205.15868) for technical details.
 
 ## Table of Contents
 
@@ -115,8 +90,10 @@ Then follow [diffusers_demo](inference/cli_demo.py): A more detailed explanation
 significance of common parameters.
 
 For more details on quantized inference, please refer
-to [diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao/). A full list of memory and time benchmarks with
-various settings on A100 and H100 has been published there.
+to [diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao/). With Diffusers and TorchAO, quantized inference
+is also possible leading to memory-efficient inference as well as speedup in some cases when compiled. A full list of
+memory and time benchmarks with various settings on A100 and H100 has been published
+at [diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao).
 
 ## Gallery
 
diff --git a/README_ja.md b/README_ja.md
index e58d625..64e7a96 100644
--- a/README_ja.md
+++ b/README_ja.md
@@ -23,38 +23,26 @@
 ## 更新とニュース
 
 - 🔥🔥 **ニュース**: ```2024/9/19```: CogVideoXシリーズの画像生成ビデオモデル **CogVideoX-5B-I2V**
-  をオープンソース化しました。このモデルでは、背景として画像を入力し、プロンプトと組み合わせてビデオを生成でき、より強力なコントロール性を提供します。これで、CogVideoXシリーズは、テキスト生成ビデオ、ビデオ拡張、画像生成ビデオの3つのタスクをサポートしています。ぜひ [オンラインでお試しください](https://huggingface.co/spaces/THUDM/CogVideoX-5B-Space)。
-- 🔥🔥 **ニュース**: ```2024/9/19```：CogVideoX
-  のトレーニングプロセスで、ビデオデータをテキストに変換するためのキャプションモデル [CogVLM2-Caption](https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-llama3-caption)
-  がオープンソース化されました。ぜひダウンロードしてご利用ください。
-- 🔥 **ニュース**: ```2024/9/16```: 自動動画生成ツールを追加しました！オープンソースのローカルモデル + FLUX + CogVideoX
-  を使用して、高品質な動画を自動生成できます。ぜひ[お試しください](tools/llm_flux_cogvideox/llm_flux_cogvideox.py)。
-- 🔥 **ニュース**: ```2024/9/15```: CogVideoXのLoRAファインチューニングの重みがエクスポートされ、`diffusers`
-  ライブラリでのテストに成功しました。[チュートリアル](sat/README_ja.md) をご覧ください。
-- 🔥 **ニュース**: ```2024/8/29```: `pipe.enable_sequential_cpu_offload()` と `pipe.vae.enable_slicing()`
-  をCogVideoX-5Bの推論コードに追加することで、VRAM使用量を`5GB`
-  まで削減できます。更新された[cli_demo](inference/cli_demo.py)をご覧ください。
-- 🔥**ニュース**: ```2024/8/27```: **CogVideoX-2B** モデルのオープンソースライセンスが **Apache 2.0 ライセンス**
-  に変更されました。
-- 🔥**ニュース**: ```2024/8/27```: CogVideoX シリーズのより大きなモデル **CogVideoX-5B** をオープンソース化しました。
-  モデルの推論性能を大幅に最適化し、推論のハードルを大幅に下げました。`GTX 1080TI` などの旧型GPUで **CogVideoX-2B**
-  を、`RTX 3060` などのミドル
-- 🔥**ニュース**: ```2024/8/20```: [VEnhancer](https://github.com/Vchitect/VEnhancer) は CogVideoX
-  が生成したビデオの強化をサポートしました。より高い解像度とより高品質なビデオレンダリングを実現します。[チュートリアル](tools/venhancer/README_ja.md)
-  に従って、ぜひお試しください。
-- 🔥**ニュース**: 2024/8/15: CogVideoX の依存関係である`SwissArmyTransformer`の依存が`0.4.12`
-  にアップグレードされました。これにより、微調整の際に`SwissArmyTransformer`
-  をソースコードからインストールする必要がなくなりました。同時に、`Tied VAE` 技術が `diffusers`
-  ライブラリの実装に適用されました。`diffusers` と `accelerate` ライブラリをソースコードからインストールしてください。CogVdideoX
-  の推論には 12GB の VRAM だけが必要です。 推論コードの修正が必要です。[cli_demo](inference/cli_demo.py)をご確認ください。
-- 🔥 **ニュース**: ```2024/8/12```: CogVideoX
-  論文がarxivにアップロードされました。ぜひ[論文](https://arxiv.org/abs/2408.06072)をご覧ください。
-- 🔥 **ニュース**: ```2024/8/7```: CogVideoX は `diffusers` バージョン 0.30.0 に統合されました。単一の 3090 GPU
-  で推論を実行できます。詳細については [コード](inference/cli_demo.py) を参照してください。
-- 🔥 **ニュース**: ```2024/8/6```: **CogVideoX-2B** で使用される **3D Causal VAE** もオープンソース化しました。これにより、ビデオをほぼ無損失で再構築できます。
-- 🔥 **ニュース**: ```2024/8/6```: **CogVideoX-2B**、CogVideoXシリーズのビデオ生成モデルの最初のモデルをオープンソース化しました。
-- 🌱 **ソース**: ```2022/5/19```: **CogVideo** (現在 `CogVideo` ブランチで確認できます)
-  をオープンソース化しました。これは、最初のオープンソースの事前学習済みテキストからビデオ生成モデルであり、技術的な詳細については [ICLR'23 CogVideo 論文](https://arxiv.org/abs/2205.15868)
+  をオープンソース化しました。このモデルは、画像を背景入力として使用し、プロンプトワードと組み合わせてビデオを生成することができ、より高い制御性を提供します。これにより、CogVideoXシリーズのモデルは、テキストからビデオ生成、ビデオの継続、画像からビデオ生成の3つのタスクをサポートするようになりました。オンラインでの[体験](https://huggingface.co/spaces/THUDM/CogVideoX-5B-Space)
+  をお楽しみください。
+
+- 🔥🔥 **ニュース**: ```2024/9/19```:
+  CogVideoXのトレーニングプロセスでビデオデータをテキスト記述に変換するために使用されるキャプションモデル [CogVLM2-Caption](https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-llama3-caption)
+  をオープンソース化しました。ダウンロードしてご利用ください。
+
+- 🔥 ```2024/8/27```: CogVideoXシリーズのより大きなモデル **CogVideoX-5B**
+  をオープンソース化しました。モデルの推論性能を大幅に最適化し、推論のハードルを大幅に下げました。`GTX 1080TI` などの旧型GPUで
+  **CogVideoX-2B** を、`RTX 3060` などのデスクトップGPUで **CogVideoX-5B**
+  モデルを実行できます。依存関係を更新・インストールするために、[要件](requirements.txt)
+  を厳守し、推論コードは [cli_demo](inference/cli_demo.py) を参照してください。さらに、**CogVideoX-2B** モデルのオープンソースライセンスが
+  **Apache 2.0 ライセンス** に変更されました。
+
+- 🔥 ```2024/8/6```: **CogVideoX-2B** 用の **3D Causal VAE** をオープンソース化しました。これにより、ビデオをほぼ無損失で再構築することができます。
+
+- 🔥 ```2024/8/6```: CogVideoXシリーズのビデオ生成モデルの最初のモデル、**CogVideoX-2B** をオープンソース化しました。
+
+- 🌱 **ソース**: ```2022/5/19```: CogVideoビデオ生成モデルをオープンソース化しました（現在、`CogVideo`
+  ブランチで確認できます）。これは、トランスフォーマーに基づく初のオープンソース大規模テキスト生成ビデオモデルです。技術的な詳細については、[ICLR'23論文](https://arxiv.org/abs/2205.15868)
   をご覧ください。
 
 **より強力なモデルが、より大きなパラメータサイズで登場予定です。お楽しみに！**
@@ -97,8 +85,11 @@ pip install -r requirements.txt
 
 次に [diffusers_demo](inference/cli_demo.py) を参照してください: 推論コードの詳細な説明が含まれており、一般的なパラメータの意味についても言及しています。
 
-量子化推論に関する詳細は、[diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao/)
-をご覧ください。A100とH100における様々な設定でのメモリおよび時間のベンチマークリストが公開されています。
+量子化推論の詳細については、[diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao/) を参照してください。Diffusers
+と TorchAO を使用することで、量子化推論も可能となり、メモリ効率の良い推論や、コンパイル時に場合によっては速度の向上が期待できます。A100
+および H100
+上でのさまざまな設定におけるメモリおよび時間のベンチマークの完全なリストは、[diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao)
+に公開されています。
 
 ## Gallery
 
diff --git a/README_zh.md b/README_zh.md
index b87d9b3..e591209 100644
--- a/README_zh.md
+++ b/README_zh.md
@@ -29,30 +29,15 @@
 - 🔥🔥 **News**: ```2024/9/19```: CogVideoX 训练过程中用于将视频数据转换为文本描述的 Caption
   模型 [CogVLM2-Caption](https://huggingface.co/THUDM/cogvlm2-llama3-caption)
   已经开源。欢迎前往下载并使用。
-- 🔥 **News**: ```2024/9/16```: 我们添加自动化生成视频工具，你可以使用本地开源模型 + FLUX + CogVideoX
-  实现自动生成优质视频，欢迎[体验](tools/llm_flux_cogvideox/llm_flux_cogvideox.py)
-- 🔥 **News**: ```2024/9/15```: CogVideoX LoRA微调权重导出并在`diffusers`库中测试通过，请查看[教程](sat/README_zh.md)。
-- 🔥 **News**: ```2024/8/29```: 使用`pipe.enable_sequential_cpu_offload()` 和 `pipe.vae.enable_slicing()`
-  加入到CogVideoX-5B的推理代码中，可以将显存占用下降至`5GB`，请查看[cli_demo](inference/cli_demo.py)的更新。
-- 🔥 **News**: ```2024/8/27```: **CogVideoX-2B** 模型开源协议已经修改为**Apache 2.0 协议**。
-- 🔥 **News**: ```2024/8/27```:  我们开源 CogVideoX 系列更大的模型 **CogVideoX-5B**
+- 🔥 ```2024/8/27```:  我们开源 CogVideoX 系列更大的模型 **CogVideoX-5B**
   。我们大幅度优化了模型的推理性能，推理门槛大幅降低，您可以在 `GTX 1080TI` 等早期显卡运行 **CogVideoX-2B**，在 `RTX 3060`
   等桌面端甜品卡运行 **CogVideoX-5B** 模型。 请严格按照[要求](requirements.txt)
-  更新安装依赖，推理代码请查看 [cli_demo](inference/cli_demo.py)。
-- 🔥**News**: ```2024/8/20```: [VEnhancer](https://github.com/Vchitect/VEnhancer) 已经支持对 CogVideoX
-  生成的视频进行增强，实现更高分辨率，更高质量的视频渲染。欢迎大家按照[教程](tools/venhancer/README_zh.md)体验使用。
-- 🔥**News**: ```2024/8/15```: CogVideoX 依赖中`SwissArmyTransformer`依赖升级到`0.4.12`,
-  微调不再需要从源代码安装`SwissArmyTransformer`。同时，`Tied VAE` 技术已经被应用到 `diffusers`
-  库中的实现，请从源代码安装 `diffusers` 和 `accelerate` 库，推理 CogVdideoX 仅需
-  12GB显存。推理代码需要修改，请查看 [cli_demo](inference/cli_demo.py)
-- 🔥 **News**: ```2024/8/12```: CogVideoX 论文已上传到arxiv，欢迎查看[论文](https://arxiv.org/abs/2408.06072)。
-- 🔥 **News**: ```2024/8/7```: CogVideoX 已经合并入 `diffusers`
-  0.30.0版本，单张3090可以推理，详情请见[代码](inference/cli_demo.py)。
-- 🔥 **News**: ```2024/8/6```: 我们开源 **3D Causal VAE**，用于 **CogVideoX-2B**，可以几乎无损地重构视频。
-- 🔥 **News**: ```2024/8/6```: 我们开源 CogVideoX 系列视频生成模型的第一个模型, **CogVideoX-2B**。
+  更新安装依赖，推理代码请查看 [cli_demo](inference/cli_demo.py)。同时，**CogVideoX-2B** 模型开源协议已经修改为**Apache 2.0
+  协议**。
+- 🔥 ```2024/8/6```: 我们开源 **3D Causal VAE**，用于 **CogVideoX-2B**，可以几乎无损地重构视频。
+- 🔥 ```2024/8/6```: 我们开源 CogVideoX 系列视频生成模型的第一个模型, **CogVideoX-2B**。
 - 🌱 **Source**: ```2022/5/19```: 我们开源了 CogVideo 视频生成模型（现在你可以在 `CogVideo` 分支中看到），这是首个开源的基于
   Transformer 的大型文本生成视频模型，您可以访问 [ICLR'23 论文](https://arxiv.org/abs/2205.15868) 查看技术细节。
-  **性能更强，参数量更大的模型正在到来的路上～，欢迎关注**
 
 ## 目录
 
@@ -93,8 +78,10 @@ pip install -r requirements.txt
 
 查看[diffusers_demo](inference/cli_demo.py)：包含对推理代码更详细的解释，包括各种关键的参数。
 
-关于量化推理的更多细节，请查看[diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao/)
-。这里发布了一份完整的内存和时间基准测试列表，涵盖了A100和H100上的各种设置。
+欲了解更多关于量化推理的细节，请参考 [diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao/)。使用 Diffusers
+和 TorchAO，量化推理也是可能的，这可以实现内存高效的推理，并且在某些情况下编译后速度有所提升。有关在 A100 和 H100
+上使用各种设置的内存和时间基准测试的完整列表，已发布在 [diffusers-torchao](https://github.com/sayakpaul/diffusers-torchao)
+上。
 
 ## 视频作品